一種基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種在工藝設計階段進行可靠性分析評價與可靠性優(yōu)化的定量方法，通過可靠性分析評價，可以比較不同工藝方案的優(yōu)劣，評估制造風險，找出影響制造結(jié)果的重要參數(shù)，通過可靠性優(yōu)化設計，可以獲得更為可靠的參數(shù)最優(yōu)值，主要包括5個步驟：制造過程缺陷分析與影響參數(shù)篩選；制造過程不確定性識別；基于近似模型的工藝可靠性分析與制造風險評估；基于可靠性的工藝優(yōu)化建模；工藝可靠性優(yōu)化模型的求解。
【專利說明】一種基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明提供一種以缺陷概率為評價參數(shù)的工藝分析方法，以及以最小化缺陷概率為目標和以缺陷概率允許值為約束的工藝優(yōu)化設計方法，屬于工藝設計、可靠性設計分析領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著我國制造業(yè)的不斷發(fā)展，新材料新工藝的廣泛應用，對工藝設計能力提出了更高要求。常規(guī)工藝設計一般將制造過程的多種參數(shù)視為確定性變量，例如焊接電流90A，壓邊力600N等工藝參數(shù)，或者即便認識到某些參數(shù)存在不確定性卻難以在工藝設計時考慮這種不確定性對制造結(jié)果的影響，例如硬化指數(shù)η、彈性模量E等材料屬性的不確定性對塑性加工結(jié)果的影響，而在工程中這些參數(shù)的不確定性是實際存在的。常規(guī)設計雖然能夠通過試驗或試制的方式將制造結(jié)果控制在一定的波動范圍內(nèi)(設置公差)，但往往花費了很大的時間和成本，而且常規(guī)工藝優(yōu)化結(jié)果往往處于約束邊界，多種參數(shù)不確定性綜合作用的結(jié)果使得制造結(jié)果很容易越過約束邊界而產(chǎn)生缺陷。如何在工藝設計時就考慮制造輸入的不確定性，并能夠定量地分析這種不確定性對制造結(jié)果的綜合作用，確保制造結(jié)果的可靠穩(wěn)定，已成為工藝設計的關(guān)鍵之一。
[0003]國內(nèi)在闡述產(chǎn)品可靠性與工藝設計之間的關(guān)系時，常采用“工藝可靠性”這一名詞，但對于工藝可靠性的概念與內(nèi)涵理解不一致，也很難建立工藝參數(shù)與產(chǎn)品可靠度之間的定量關(guān)系。本發(fā)明認為工藝可靠性應該包含工藝設計的可靠性和工藝系統(tǒng)的可靠性這兩個內(nèi)涵，前者是指在規(guī)定的生產(chǎn)周期內(nèi)和規(guī)定的生產(chǎn)條件下，工藝設計確保產(chǎn)品無制造缺陷的能力，它是對工藝設計的評價；后者是指在規(guī)定的生產(chǎn)周期內(nèi)和規(guī)定的工藝規(guī)程下，工藝系統(tǒng)無故障工作的能力，它是對工藝系統(tǒng)(前蘇聯(lián)標準認為工藝系統(tǒng)由人、機、料組成)的評價。本發(fā)明后面所提到的工藝可靠性主要指工藝設計的可靠性。
[0004]本發(fā)明旨在工藝設計階段就充分考慮制造過程中實際存在的不確定性，以及這種不確定性的綜合作用對制造結(jié)果的影響，利用缺陷概率對工藝設計進行分析評價，并根據(jù)缺陷概率計算結(jié)果決定是否采用工藝可靠性優(yōu)化，并提供一整套基于缺陷概率的設計分析方法與流程。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種在工藝設計階段進行可靠性分析評價與可靠性優(yōu)化的定量方法，通過可靠性分析評價，可以比較不同工藝方案的優(yōu)劣，評估制造風險，找出影響制造結(jié)果的重要參數(shù)，通過可靠性優(yōu)化設計，可以獲得更為可靠的參數(shù)最優(yōu)值，主要包括5個步驟:
[0006]I制造過程缺陷分析與影響參數(shù)篩選；
[0007]2制造過程不確定性識別；
[0008]3基于近似模型的工藝可靠性分析與制造風險評估；[0009]4基于可靠性的工藝優(yōu)化建模；
[0010]5工藝可靠性優(yōu)化模型的求解。
[0011]本發(fā)明的特點是:能夠考慮制造過程影響參數(shù)的不確定性，以缺陷概率為度量參數(shù)對工藝設計進行分析評價，以缺陷概率為優(yōu)化目標或約束進行工藝可靠性優(yōu)化，方法簡易可行，具有較強的實用價值。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1所示為本發(fā)明的流程圖
[0013]圖2所示為工藝可靠性分析流程
[0014]圖3所示為考慮缺陷概率的梯度法
[0015]圖4所示為靈敏度分析結(jié)果
【具體實施方式】
[0016]本發(fā)明的流程圖如圖1所示，包括以下步驟:
[0017]I制造過程缺陷分析與影響參數(shù)篩選。
[0018]針對某種制造工藝特點及其工藝缺陷，識別工藝缺陷的表征參數(shù)，盡可能從毛坯尺寸、毛坯材料、工藝參數(shù)三方面全面考慮制造過程的影響參數(shù)，采用因子篩選方法對這些影響參數(shù)進行初篩，將初篩后得到的影響缺陷形成的重要參數(shù)作為第2、第3步的輸入。
[0019](I)工藝缺陷表征參數(shù)識別。從廣義上界定工藝設計缺陷，可以包含三種情況:未達到產(chǎn)品設計要求，未達到預期的技術(shù)要求，缺陷量值超過允許值。應根據(jù)具體情況確定工藝缺陷表征參數(shù)。例如，車削加工中的超差(產(chǎn)品設計要求外圓尺寸Φ32±0.2)，缺陷表征參數(shù)可以設定為外圓尺寸；焊縫強度不足(技術(shù)要求焊縫抗拉強度σ > 600MPa)，缺陷表征參數(shù)可以設定為抗拉強度；沖壓過程中的破裂(最大減薄率超過了許用值20%)，缺陷表征參數(shù)可以設定為最大減薄率。
[0020](2)制造過程影響參數(shù)分析。對于某種具體的制造工藝，其影響缺陷形成的參數(shù)大都有十幾種甚至幾十種，一般可以將這些影響參數(shù)劃分為毛坯尺寸、毛坯材料和工藝參數(shù)三類，這樣的分類主要是考慮到毛坯尺寸、毛坯材料等參數(shù)是難以直接干預和控制的，而工藝參數(shù)是可以人為控制的，這種分類方式有利于第3步和第5步的建模過程。
[0021](3)因子篩選。由于制造過程影響參數(shù)較多，為簡化后續(xù)建模與求解，可以采用經(jīng)驗分析或全析因設計、分式析因設計、田口法、Plactett-Burman設計等因子篩選方法,對影響參數(shù)進行篩選，以獲得對缺陷形成影響較大的參數(shù)，這類因子篩選方法通常需要結(jié)合工藝試驗進行,對試驗量有一定要求。
[0022]2制造過程不確定性識別。
[0023]制造過程的三類參數(shù)不一定都是具有很強的不確定性(多數(shù)文獻表示不確定性主要包含隨機性和模糊性，本發(fā)明所提到的不確定性主要指隨機性)，或者說有些參數(shù)的隨機性不強(例如毛坯尺寸可能已被控制在非常小的區(qū)間范圍內(nèi)，機床主軸轉(zhuǎn)速在閉環(huán)負反饋系統(tǒng)控制下能夠保持恒定)，因此，在分析制造工藝過程影響參數(shù)時，需要區(qū)分哪些參數(shù)是確定性的，哪些是不確定性的。
[0024]通常把能夠量化的參數(shù)劃分為確定性變量d、不確定性變量，不確定性變量包括隨機設計變量X和隨機噪聲變量P。不確定性變量的隨機分布特征是進行工藝可靠性建模與分析的基礎數(shù)據(jù)之一，一般可以通過四種方式獲取:經(jīng)驗、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、查表、標準正態(tài)近似計算。例如，毛坯尺寸、某些工藝參數(shù)按經(jīng)驗來看，是符合正態(tài)分布的；國外學者Cao通過統(tǒng)計，得到板材彎曲工藝過程中材料強度系數(shù)K的波動高達20%，硬作系數(shù)16%，摩擦系數(shù)65% ;通過查表，碳素鋼的屈服極限均值為443MPa，強度極限的標準差為25.3MPa ;在一些手冊或產(chǎn)品目錄中沒有標出隨機分布特征的參數(shù)，可以按“3σ ”原則進行近似計算。如已知參數(shù)為X土 Δχ，則取
【權(quán)利要求】
1.一種基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于，包括如下步驟:步驟1:制造過程缺陷分析與影響參數(shù)篩選；步驟2:制造過程不確定性識別；步驟3:基于近似模型的工藝可靠性分析與制造風險評估；步驟4:基于可靠性的工藝優(yōu)化建模；步驟5:工藝可靠性優(yōu)化模型的求解。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于，所述步驟I包括如下步驟:步驟1.1:工藝缺陷表征參數(shù)識別，從廣義上界定工藝設計缺陷，包含三種情況:未達到產(chǎn)品設計要求，未達到預期的技術(shù)要求，缺陷量值超過允許值，應根據(jù)具體情況確定工藝缺陷表征參數(shù)；步驟1.2:制造過程影響參數(shù)分析，對于某種具體的制造工藝，其影響缺陷形成的參數(shù)大都有十幾種甚至幾十種，一般可以將這些影響參數(shù)劃分為毛坯尺寸、毛坯材料和工藝參數(shù)三類，這樣的分類主要是考慮到毛坯尺寸、毛坯材料參數(shù)是難以直接干預和控制的，而工藝參數(shù)是可以人為控制的，這種分類方式有利于步驟3和步驟5的建模過程；步驟1.3:因子篩選，由于制造過程影響參數(shù)較多，為簡化后續(xù)建模與求解，可以采用經(jīng)驗分析或全析因設計、分式析因設計、田口法、Plactett-Burman設計因子篩選方法，對影響參數(shù)進行篩選，以獲得對缺陷形成影響較大的參數(shù)，這類因子篩選方法通常需要結(jié)合工藝試驗進行，對試驗量有一定要求。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述步驟2中把能夠量化的參數(shù)劃分為確定性變量d和不確定性變量，其中不確定性變量包括隨機設計變量X和隨機噪聲變量P。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述步驟3包括如下步驟:步驟3.1:以缺陷概率為評價參數(shù)的建立的工藝可靠性模型:(I)未達到產(chǎn)品設計要求，則缺陷概率表達為
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述步驟4要根據(jù)是否對缺陷概率有明確的要求，建立以缺陷概率為目標或約束的兩類工藝可靠性優(yōu)化模型， 以缺陷概率為約束的優(yōu)化模型: 設計變量μ χ，μ p，d優(yōu)化目標
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述步驟5主要是利用單循環(huán)或雙循環(huán)策略求解以缺陷概率為約束的優(yōu)化模型，提供一種考慮缺陷概率的梯度法來求解以缺陷概率為目標的優(yōu)化模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述雙循環(huán)策略的基本思路是，外部循環(huán)是優(yōu)化，內(nèi)部循環(huán)是可靠性分析，使含有可靠性約束的問題得到最優(yōu)解，可靠性分析嵌套在優(yōu)化循環(huán)中，每次優(yōu)化迭代需執(zhí)行多次可靠性分析；所述單循環(huán)策略的基本思路是，可靠性分析和優(yōu)化將分級執(zhí)行，上一級為設計變量的優(yōu)化，下一級為可靠性分析，上一級優(yōu)化得到的最優(yōu)解作為固定值進行計算，將可靠性分析得到的概率約束值返回到優(yōu)化中，作為優(yōu)化的決策條件。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于缺陷概率的工藝分析與優(yōu)化設計方法，其特征在于:所述考慮缺陷概率的梯度法為從某個設計點出發(fā)，其搜索方向是該點的梯度方向，為了使目標函數(shù)值沿搜索方向能獲得最大的下降值，其最佳步長因子需要根據(jù)該點進行多次蒙特卡羅的計算結(jié)果來確定，然后當殘差足夠小時表明收斂，此時迭代結(jié)束得到最優(yōu)值。
【文檔編號】G06F17/50GK103530467SQ201310499531
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月23日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月23日
【發(fā)明者】張緯靜, 姬廣振, 趙丹, 李娟 , 劉 英, 李陽, 涂宏茂, 劉勤, 錢云鵬, 楊春華 申請人:中國兵器科學研究院